Analyzing a sport for development program’s logic model by using key actors’ perceptions: The case of Pour 3 Points organization in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: More work is needed on measuring the impact of Sport for Development (SFD) organization and on the managerial structures and processes for change. The purpose of the current study was to analyze the logic model (LM) of a SFD program in Canada that provides training for high school coaches in low socioeconomic communities in Montreal. METHODS: Key actors (i.e., coaches, program administrators, school directors, and sport coordinators; N = 22) were interviewed about their perceptions of the different components of the organization's LM, namely the program's context, the initial problem it addressed, its needs, objectives, input, output, and impacts. FINDINGS: Findings reveal the participants perceived the program as being successful by all key actors. Participants had similar understandings regarding the targeted problem and context, but their views differed regarding their understanding of the program's activities. In addition, the key actors addressed issues of the structure and impacts of the SFD program and made suggestions to improve the program, including clarifying its objectives, reinforcing internal communication, and building stronger partnerships with the partner schools. CONCLUSIONS: Findings from the present study provide recommendations to help improve the organization's LM. In addition, these findings can help researchers and SFD administrators reinforce essential organizational program structures and activities for better management, evaluation, and improved impact on communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».